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Azure AI智能体开发框架
agent-framework-azure-ai-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
373
使用此SDK可以在Azure AI Foundry上构建持久化、功能强大的AI智能体。它支持复杂的对话工作流,可通过集成外部函数(工具)、代码解释器和网络搜索等功能扩展能力,并管理会话线程,适用于开发企业级的生产级AI应用。
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微软Azure AI项目开发SDK
azure-ai-projects-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
393
该SDK允许开发者在微软Foundry平台上构建和管理端到端、功能复杂的AI应用程序。它提供全面的客户端操作,支持管理AI Agent、数据集、模型部署和索引。核心功能包括集成多种工具(如代码执行和文件搜索)以及处理复杂的对话流程,非常适合构建生产级的AI工作流。
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微软Azure AI项目开发SDK
azure-ai-projects-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
393
该SDK允许开发者在微软Foundry平台上构建和管理端到端、功能复杂的AI应用程序。它提供全面的客户端操作,支持管理AI Agent、数据集、模型部署和索引。核心功能包括集成多种工具(如代码执行和文件搜索)以及处理复杂的对话流程,非常适合构建生产级的AI工作流。
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代码库索引与语义搜索
cursor-codebase-indexing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
专业的代码库索引工具,将整个项目代码分割并转换为向量嵌入。它支持通过自然语言提问实现语义搜索(@Codebase),能帮助开发者快速、准确地定位代码流、API或功能点,极大地增强AI辅助编程的上下文感知能力。
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修复代码库索引和搜索问题
cursor-indexing-issues
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
本指南系统性地解决了Cursor IDE中代码库索引和搜索的常见问题。涵盖了索引卡死、@Codebase搜索为空、数据过时以及大型项目性能瓶颈等问题。提供了清理缓存、配置忽略文件和优化资源限制的详细排查步骤。
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嵌入模型选择与优化指南
embedding-strategies
sickn33/antigravity-awesome-skills
167
本指南详细介绍了为构建向量搜索和RAG应用选择和优化嵌入模型的全套策略。内容涵盖了主流模型对比、文本分块(chunking)技术、维度降低方法,并提供了基于OpenAI和本地Sentence Transformer的Python实战代码,帮助用户构建高质量的向量化存储系统。
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企业级Exa访问权限控制
exa-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
本指南展示了如何在企业级应用中为Exa搜索API实现精细化的基于角色访问控制(RBAC)。它指导开发者如何通过代码实现API密钥范围限制、按角色设置搜索域限制、限制结果数量,并追踪每日使用量,从而构建安全、可控的系统架构。
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Exa搜索API:完整实战示例
exa-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
477
本指南提供了使用 Exa SDK 的全套代码示例,涵盖了从基础元数据搜索到深度内容提取、相似页面查找和内容获取的所有核心功能。适用于开发者进行 Exa API 集成或学习高级检索增强生成(RAG)的完整工作流。
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Exa搜索API最佳实践指南
exa-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
本指南详细介绍了使用Exa神经搜索API时常见的陷阱和最佳实践。内容涵盖了查询类型选择(关键词与语义)、获取完整内容的方法、日期过滤的限制、以及客户端的资源管理等关键点。适用于代码审查、新员工入职或审计现有Exa集成,确保代码的稳定性和高性能。
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Exa生产部署检查清单
exa-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
207
本清单提供了一套完整的Exa搜索集成生产部署流程,涵盖了从API密钥安全管理、代码质量验证、性能基线设定,到健康检查和回滚机制的全部关键步骤。用于确保Exa功能能够平稳、可靠地上线到生产环境。
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GitHub 自动化工具
github-automation
davepoon/buildwithclaude
464
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化管理 GitHub 仓库、问题、拉取请求、分支、CI/CD 与权限,实现代码工作流、评审、搜索与部署的程序化操作。
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SaaS平台可观测性监控指南
juicebox-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
本指南提供了为SaaS平台(如Juicebox)构建可观测性监控的全面方法,包括关键性能指标(如搜索延迟、数据摄取速率、API错误率)的定义、TypeScript实现的代码片段、健康检查逻辑和警报规则。它旨在帮助开发者建立完整的运营监控系统,确保用户体验和数据准确性处于最佳状态。
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